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学yolo需要什么基础?怎么学YOLO?

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YOLO的入门需要一点RCNN的基础,把RCNN(不需要Faster RCNN)看明白了,再来学会非常轻松。

相对分类任务,目标检测任务的学习门槛更高。拿到yolov5的开源代码,想要学懂学透有一定难度,

这里总结下自己学习yolov5代码的一些心得:

1、师父领进门

想要自己从0学透yolov5很困难,可以先从B站上找一些代码串讲的视频,熟悉下大致流程。

2、加log打印不明白的数据或流程。此时要主要,用最少的训练/验证数据来加快log的打印。

3、将代码中的简写变量名,特别是很多单字母的变量名,改成全称,或者自己能一眼看明白的名称。

4、真正理解概念的最好方法是把它实现出来

对于yolov5,要自己动手写网络模型/模型的各种组件,预处理流程,loss的计算流程等等。

项目实战

5、找一个自己感兴趣的目标检测项目,亲手进行代码调试,在解决问题的过程中,加深对yolov5中各种

注意事项,tricks的理解。

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一、人工智能免费视频课程和项目

二、人工智能必读书籍

三、人工智能论文合集

四、人工智能行业报告

学好人工智能,要多看书,多动手,多实践,要想提高自己的水平,一定要学会沉下心来慢慢的系统学习,最终才能有所收获。

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这个家伙很懒,什么也没留下!
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